主分类:数据工程与数据平台研发
辅助:AI应用开发(非Agent)(仅展示)
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "数据AI工程师 - 国际支付",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京、上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "大数据"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品,旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "2027届获得本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍:国际支付,立足于为字节跳动国际化业务提供专业的支付和金融服务,专注于全球支付产品线的质量和效率,确保为国际产品提供高度可靠和稳定的服务,建立国际支付产品和能力,同时在高效助力业务快速拓展的同时,打造行业领先的支付和金融产品能力。团队当前所提供的产品和服务,遍布全球多个国家和地区,团队拥有丰富的国际化产品研发经验;同时这里有全球超大规模的支付网络;覆盖多业务场景的海外钱包及金融产品解决方案;围绕分布式一致性、高并发、高可用、资金安全在内的核心技术能力攻坚;LLM等前沿AI技术在支付&金融服务中的探索、研发和应用。另外,我们在全球设立团队,团队同学背景多元,不同的思维方式,打造了一个多元、碰撞、融合、包容的工作环境。我们邀请你来此成长、专研,发掘无限的潜力,一起应对技术和业务以及跨国合作上的挑战,还有跨文化交流机会在等你!\n\n1、负责国际化支付金融业务的数据仓库资产建设与数据智能应用落地,围绕业务场景完成数据建模、链路开发、治理优化和数据服务建设,并推动基于业务数据的AI应用工程化落地,支撑业务分析、运营提效和智能化升级;\n2、负责国际支付数据仓库建设与数据模型设计,完成离线、实时数据链路开发;\n3、负责国际支付数据治理、指标体系建设及数据服务输出,保障数据准确性、稳定性和一致性;\n4、结合业务场景,基于企业数据落地AI应用,包括智能问答、数据分析助手、知识检索、自动化洞察等;\n5、负责结构化与非结构化数据处理,建设面向AI应用的数据基建底座与知识库,参与大模型应用架构设计,推进Agent、Skills及效果评估优化;\n6、参与数据能力产品化和工具化建设,支撑业务智能化升级。",
"requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历;\n2、有数据开发、数据仓库相关专业学习或实习经历优先,熟练掌握SQL,熟悉数据仓库建模理论及实践,具备完整的数据链路开发经验;\n3、熟悉Hive、Spark、Flink、Kafka、ClickHouse、StarRocks、Doris等相关技术栈中的一种或多种;\n4、了解大模型应用开发流程,理解RAG、向量检索、知识库、Prompt、Agent等相关能力;\n5、具备良好的业务理解能力、沟通能力和跨团队协作能力;\n6、有金融、支付、交易、风控、清结算、经营分析或AI应用落地经验者优先。",
"skills": [AI生成
"SQL",
"ClickHouse",
"Spark",
"Flink",
"Kafka",
"团队协作",
"沟通能力",
"建模",
"经营分析",
"大语言模型"
],
"preferred_qualifications": "2、有数据开发、数据仓库相关专业学习或实习经历优先,熟练掌握SQL,熟悉数据仓库建模理论及实践,具备完整的数据链路开发经验;6、有金融、支付、交易、风控、清结算、经营分析或AI应用落地经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
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"posting": {
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"fulltext": "数据AI工程师 - 国际支付\n职位描述\n团队介绍:国际支付,立足于为字节跳动国际化业务提供专业的支付和金融服务,专注于全球支付产品线的质量和效率,确保为国际产品提供高度可靠和稳定的服务,建立国际支付产品和能力,同时在高效助力业务快速拓展的同时,打造行业领先的支付和金融产品能力。团队当前所提供的产品和服务,遍布全球多个国家和地区,团队拥有丰富的国际化产品研发经验;同时这里有全球超大规模的支付网络;覆盖多业务场景的海外钱包及金融产品解决方案;围绕分布式一致性、高并发、高可用、资金安全在内的核心技术能力攻坚;LLM等前沿AI技术在支付&金融服务中的探索、研发和应用。另外,我们在全球设立团队,团队同学背景多元,不同的思维方式,打造了一个多元、碰撞、融合、包容的工作环境。我们邀请你来此成长、专研,发掘无限的潜力,一起应对技术和业务以及跨国合作上的挑战,还有跨文化交流机会在等你!\n\n1、负责国际化支付金融业务的数据仓库资产建设与数据智能应用落地,围绕业务场景完成数据建模、链路开发、治理优化和数据服务建设,并推动基于业务数据的AI应用工程化落地,支撑业务分析、运营提效和智能化升级;\n2、负责国际支付数据仓库建设与数据模型设计,完成离线、实时数据链路开发;\n3、负责国际支付数据治理、指标体系建设及数据服务输出,保障数据准确性、稳定性和一致性;\n4、结合业务场景,基于企业数据落地AI应用,包括智能问答、数据分析助手、知识检索、自动化洞察等;\n5、负责结构化与非结构化数据处理,建设面向AI应用的数据基建底座与知识库,参与大模型应用架构设计,推进Agent、Skills及效果评估优化;\n6、参与数据能力产品化和工具化建设,支撑业务智能化升级。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历;\n2、有数据开发、数据仓库相关专业学习或实习经历优先,熟练掌握SQL,熟悉数据仓库建模理论及实践,具备完整的数据链路开发经验;\n3、熟悉Hive、Spark、Flink、Kafka、ClickHouse、StarRocks、Doris等相关技术栈中的一种或多种;\n4、了解大模型应用开发流程,理解RAG、向量检索、知识库、Prompt、Agent等相关能力;\n5、具备良好的业务理解能力、沟通能力和跨团队协作能力;\n6、有金融、支付、交易、风控、清结算、经营分析或AI应用落地经验者优先。\n团队介绍:国际支付,立足于为字节跳动国际化业务提供专业的支付和金融服务,专注于全球支付产品线的质量和效率,确保为国际产品提供高度可靠和稳定的服务,建立国际支付产品和能力,同时在高效助力业务快速拓展的同时,打造行业领先的支付和金融产品能力。团队当前所提供的产品和服务,遍布全球多个国家和地区,团队拥有丰富的国际化产品研发经验;同时这里有全球超大规模的支付网络;覆盖多业务场景的海外钱包及金融产品解决方案;围绕分布式一致性、高并发、高可用、资金安全在内的核心技术能力攻坚;LLM等前沿AI技术在支付&金融服务中的探索、研发和应用。另外,我们在全球设立团队,团队同学背景多元,不同的思维方式,打造了一个多元、碰撞、融合、包容的工作环境。我们邀请你来此成长、专研,发掘无限的潜力,一起应对技术和业务以及跨国合作上的挑战,还有跨文化交流机会在等你!\n\n1、负责国际化支付金融业务的数据仓库资产建设与数据智能应用落地,围绕业务场景完成数据建模、链路开发、治理优化和数据服务建设,并推动基于业务数据的AI应用工程化落地,支撑业务分析、运营提效和智能化升级;\n2、负责国际支付数据仓库建设与数据模型设计,完成离线、实时数据链路开发;\n3、负责国际支付数据治理、指标体系建设及数据服务输出,保障数据准确性、稳定性和一致性;\n4、结合业务场景,基于企业数据落地AI应用,包括智能问答、数据分析助手、知识检索、自动化洞察等;\n5、负责结构化与非结构化数据处理,建设面向AI应用的数据基建底座与知识库,参与大模型应用架构设计,推进Agent、Skills及效果评估优化;\n6、参与数据能力产品化和工具化建设,支撑业务智能化升级。\n1、2027届获得本科及以上学历;\n2、有数据开发、数据仓库相关专业学习或实习经历优先,熟练掌握SQL,熟悉数据仓库建模理论及实践,具备完整的数据链路开发经验;\n3、熟悉Hive、Spark、Flink、Kafka、ClickHouse、StarRocks、Doris等相关技术栈中的一种或多种;\n4、了解大模型应用开发流程,理解RAG、向量检索、知识库、Prompt、Agent等相关能力;\n5、具备良好的业务理解能力、沟通能力和跨团队协作能力;\n6、有金融、支付、交易、风控、清结算、经营分析或AI应用落地经验者优先。",
"standard_classification": {
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"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
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